智慧推薦引擎：化成灰都認得你

   

行為會產生資料，在網際網路普及之前，除了算命先生，很少有人純粹地將這些資料變成真金白銀。當麥肯錫在2012年第一次提出“大資料”時代已經到來，人們似乎終於站到了所謂的上帝視角。只不過看到的不是螻蟻般的芸芸眾生，而是一連串不明覺厲的資料。

在普通人看來，資料永遠是簡單直白的。就好像你根本不需要知道，為什麼一個童年打過蛔蟲疫苗的肯亞孩子，比不打蛔蟲疫苗的孩子長大後多賺了20%。作為國家領導人，你需要做的無非是給國家每個適齡兒童打疫苗。

當然，現在很難有人會毫無原則地相信資料。更重要的是，那些站在風口的人，用資料開啟了一扇財富寶藏之後，他們心裡想的不僅是如何累積更多資訊，而是怎樣靠資料去挖掘行為本身的邏輯。然後在使用者做選擇的前一秒，貼心地給出選項預判。這種如先知般的技術手段，就是推薦引擎。

道可道，非常道

Netflix是一家線上影片租賃提供商，其核心競爭力是一種命名為Cinematch的推薦引擎。為了提高影片推薦引擎的效率，Netflix在06年發起了一場世界級的大獎賽，參賽者需要根據Netflix公開的大約1億個匿名影片評級，將推薦引擎的效率提高10%以上。看上去很像一個加強版的豆瓣電影，但這還不是見證奇蹟的時刻。

隨著第一次大獎賽的結束，Netflix只是能夠準確地預測到，提供了50個以上評級的觀眾的觀影口味。第二次大獎賽的目標則是，為那些不經常做影片評級或者根本不做評級的顧客推薦影片。提供給參賽者們的資料加入了顧客年齡，性別，居住地區郵編。遊戲突然變得有趣起來。

弗洛伊德在《夢的解析》裡的觀點是，人每一個下意識的行為都是有意義的，被忽略的細節背後，往往有著千絲萬縷的聯絡。所以從理論上講，一個由工程師，統計學家，行為學家，心理專家組成的團隊，可能真的會比我們更瞭解自己需要什麼。

監控是為了控制

如果不從營銷角度去惡意揣測資料公司們的動機，推薦引擎無孔不入，的確為我們的生活帶來了前所未有的便利。至少是給那些有選擇困難症的人，提供了各種橫向的比較標準。但在一個缺乏監管和控制的環境下，很難保障的是，會不會同樣把潘多拉魔盒開啟。

2013年的“稜鏡門”事件，斯諾登一直站在輿論的風口浪尖。其實令人驚訝的不僅僅是人們的行為被監控，畢竟這不是一種常人很難理解的技術手段。在接受NBC採訪時，斯諾登透露，NSA的分析員可以觀察人們在網路行為的過程中，瞭解並改變人們的思維模式。這樣的侵入已經不再是簡單的達到監控目的，更多是為了左右你的思考。這讓我想起了一部電影中經典的臺詞。

即便是你身上這身廉價的藍色條紋毛衣，你以為是你選擇了它，但其實2002年Oscar de la Rent 的釋出會才第一次出現了天藍色禮服,然後聖羅蘭也隨之展示了天藍色的軍服系列，天藍色很快就出現在隨後8個設計師的釋出會裡，然後，它就風行全世界各大高階賣場，最後大面積流行到街頭，甚至在那些骯髒的拾荒者的身上。滑稽的是，你以為你做的選擇，把你與時尚業區分開來，而事實上，你所穿的毛衣正是這間房子裡的人為你挑選出來的。

——《穿Prada的女魔頭》

還有誰在意隱私

這個時候總有人會站出來表示，為了消滅社會的毒瘤，人們不應該抗拒組織的監控。即使不這麼上綱上線，為了換取更好的使用者體驗，公開某些資料也是情理之中。但不應該忘記的是，推薦演算法的核心是精準。為了達到這個目的，“某些”和“重要”都是很難鑑定越線與否的變數標準。如果還有人粗暴地將這理解為民意，我想Snapchat的火爆就是對此言論的有力回應。

Snapchat作為一款社交軟體，用“閱後即焚”的方式虜獲不少使用者的芳心。如果說每天2000萬張的圖片上傳量還不足以與Facebook媲美的話，Snapchat每天消除的圖片量肯定是有過之而無不及。然而劇情沒有按人們想象中的發展，從2012年1月到2014年10月，Snapchat已經出現兩次大面積的資訊洩露事件。

對於商業模式還在摸索階段的Snapchat來說，暫時不可能為了將資料套現而自廢武功。要知道在理論上，沒有任何系統是絕對安全的，所以相對於人們普遍的憤怒，我們更應該對此表示遺憾。

推薦引擎的原罪

在《機器的力量與人類的理性：從判斷到計算》一書中，MIT的科學家喬瑟夫.魏澤保認為，人類永遠不應該允許計算機為我們做出重要的決定，因為它缺乏某些至關重要的人類特性，比如同情心與智慧。

對此，我更願意理解為，推薦引擎並非生來就註定一半天使一半魔鬼，在計算與算計之間，即使沒有技術上的界限，也應該存在道德上的約束。人們在享受網際網路帶來的快感時，依舊有權利捍衛自己的隱私。如果說哪一天，科技能給人帶來一個智慧“朋友”，我想那肯定不會是一臺背後藏著各種心懷鬼胎的機器

 

  本文作者：六爺

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